Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.从数据中挖掘价值SAS Data MiningSAS ChinaCopyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.议题 SAS数据挖掘简介 SAS公司介绍 数据挖掘简介 数据挖掘应用 客户细分 交叉销售Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.SAS数据挖掘简介Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.SAS 软件公司概况 商业智能和数据挖掘领域 的领导厂商 全球最大的私有软件厂商 1976年成立，总部位于美 国北卡罗来纳州的卡瑞市 分支机构遍布全球55个国 家，员工10,110人Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.30年强劲业务的增长 收入稳定增长 2006 19.0亿美元 2005 16.8亿美元 2004 15.3亿美元 2003 13.4亿美元 2002 11.8亿美元 连续盈利 技术与研发投入R 短信大礼包; 转为预付费; 激 励话音用量2闲时通话套餐/激励; 短信大礼包; 激励话音用 量3高价值客户大礼包; 激励国际长途通话; 高端 资费方案4高价值客户大礼包; 业务引荐奖励5激励话音用量; 高价值客户大礼包6移动-固网通话套餐; 晨间通话套餐7短信激励; 忙时通话套餐8夜间通话套餐; 闲时通话套餐; 通话量奖励Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.SAS 交叉销售解决方案关键业务问题客户会对什么业务和产品组合感兴趣?每种业务的平均用量和收益是多少?客户选用某种产品的倾向有多高?哪些客户是交叉销售/提升销售的最佳目标客户?解决方案带来的效益更有效的资费方案管理, 更恰当的产品组合发现潜在的交叉销售/提升销售机会Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.向谁卖？卖什么？ 产品组合分析 哪些产品常被一起购买？ 不同的客户群组，各自喜欢什么样的产品？ 直邮响应分析 响应客户和未响应客户到底存在什么差异？ 客户的购买倾向到底有多高？Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.产品组合分析1: 哪些产品常被一起购买？ 关联分析 在零售业也称为：购物篮分析 建立规则 A=B: A和B同时出现的频率如何? 买了A的客户，有多大可能性会买B? 惊诧指数有多高？Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.最理想的产品组合 客户购买了全部产品Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.但一般不会 6个客户购买的产品组合Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.深红与深绿的关联 惊诧指数为2Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.产品组合分析2: 不同的客户群组，各自喜欢什么样的产品 ？ 聚类分析: 找出具有类似产品偏好的客户群组. 对于每个群组，分析发现群组的产品组合偏好. 对群组中那些只购买了部分群组偏好产品的客户 ，向他推销未购买的偏好产品Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.还是看这6位客户Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.被聚为两类Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.左侧组同 时拥有红 和绿 右侧组同 时拥有黄 和蓝向左侧组 中缺红或 绿者推销Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.直邮响应分析 客户响应直邮推销的可能性有多高？ 响应者和未响应 者的差别在哪里？ 建立预测模型 通过直邮测试来收集数据，建立预测模型，对整个数据库进行 评分 预测算法：决策树, 对数回归, 神经网络Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.未响应者每个人有自己 的产品组合 还有其它属性 ：笑脸、帽子注意：多数响 应者戴帽子直邮测试的响应者Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.响应: 1/4=25% 响应: 4/4=100% 响应: 4/5=80%响应: 0/4=0%决策树模型 示例Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.总结 面对激烈的市场竞争，交叉销售是提高利润的必要手段 数据挖掘可以帮助您锁定目标客户，以及要推销什么样 的产品 需要综合多种数据挖掘方法来支持交叉销售：关联分析 、聚类分析、预测建模 在Enterprise Miner中可以用流程图的方式直观地进行挖 掘；与SAS的数据管理产品、信息交付产品等无缝集成Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.